Adaptation du Modèle Sombre : Segmentation Sémantique d'Images de Jour à Nuit

Ce travail aborde le problème de la segmentation sémantique d'images de scènes nocturnes. Bien que des progrès considérables aient été réalisés dans la segmentation sémantique d'images, ceux-ci sont principalement liés aux scènes diurnes. Cet article propose une nouvelle méthode pour adapter progressivement les modèles sémantiques formés sur des scènes diurnes, ainsi que leurs annotations à grande échelle, aux scènes nocturnes grâce au pont représenté par l'heure du crépuscule – la période entre l'aube et le lever du soleil, ou entre le coucher du soleil et la tombée de la nuit. L'objectif de cette méthode est d'alléger le coût des annotations manuelles pour les images nocturnes en transférant les connaissances issues des conditions diurnes standard. En plus de cette méthode, un nouveau jeu de données composé de scènes routières a été compilé ; il comprend 35 000 images allant des conditions diurnes jusqu'à l'heure du crépuscule et aux conditions nocturnes. De plus, un sous-ensemble des images nocturnes a été annoté de manière dense pour l'évaluation de la méthode. Nos expériences montrent que notre méthode est efficace pour l'adaptation des modèles depuis les scènes diurnes jusqu'aux scènes nocturnes, sans nécessiter d'annotations manuelles supplémentaires.